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法學研究如何對 Pandas 中的多重索引進行 groupby？
多重索引資料幀是具有多個索引的資料幀。假設以下內容是儲存在桌面的 csv 檔案 −
首先，匯入 pandas 庫並讀取上述 CSV 檔案 −
import pandas as pd
df = pd.read_csv("C:/Users/amit_/Desktop/sales.csv") print(df)我們將把資料幀的“Car”（汽車）和“Place”（地區）列作為索引 −
df = df.set_index(['Car', 'Place'])
資料幀現在是一個多重索引資料幀，其中“Car”（汽車）和“Place”（地區）列作為索引。
現在，讓我們對多重索引資料幀使用 groupby
res = df.groupby(level=['Car'])['UnitsSold'].mean() print(res)
示例
以下是程式碼 −
import pandas as pd
df = pd.read_csv("C:/Users/amit_/Desktop/sales.csv")
print(df)
# set Car and Place columns of the DataFrame as index
df = df.set_index(['Car', 'Place'])
# sorting
df.sort_index()
# groupby on multiindex datafram
res = df.groupby(level=['Car'])['UnitsSold'].mean()
print(res)輸出
這將產生以下輸出 −
Car Place Sold 0 BMW Delhi 95 1 Mercedes Hyderabad 80 2 Lamborgini Chandigarh 80 3 Audi Bangalore 75 4 Mercedes Hyderabad 90 5 Porsche Mumbai 90 6 RollsRoyce Mumbai 95 7 BMW Delhi 50 Car Audi 75.8 BMW 72.5 Lamborgini 80.0 Mercedes 85.0 Porsche 90.0 RollsRoyce 95.0 Name: UnitsSold, dtype: float64
更新日期： 09-Sep-2021
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